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Connaissances et raisonnement sur les traces d'interaction

Amélie Cordier 1, 2 Marie Lefevre 1, 2 Pierre-Antoine Champin 1, 2 Alain Mille 1, 2 Olivier Georgeon 1, 2 Benoît Mathern 1, 2
1 SILEX - Supporting Interaction and Learning by Experience
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
2 TWEAK - Traces, Web, Education, Adaptation, Knowledge
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Nous nous intéressons à la problématique de l'ingénierie de la dynamique des connaissances dans le contexte particulier du Raisonnement à Partir de l'Expérience Tracée (TBR). Le TBR est un paradigme de raisonnement dans lequel les sources de connaissances principales sont des objets numériques appelés traces d'interaction modélisées. Les traces d'interaction modélisées s'avèrent être particulièrement adaptées à la fois pour collecter facilement des expériences et pour accompagner la remobilisation de ces expériences dans un processus d'ingénierie des connaissances. Les traces d'interaction modélisées possèdent en effet les bonnes propriétés que l'on attend pour la représentation des connaissances~: souples, riches, expressives et calculables. Dans cet article, nous mettons en lumière les différentes problématiques d'ingénierie des connaissances soulevées par l'utilisation des traces comme sources de connaissances. Pour cela, nous définissons les différents concepts sur lesquels s'appuie le Raisonnement à Partir de l'Expérience Tracée et nous discutons du potentiel de ce mode de raisonnement, des défis qu'il soulève, et des bénéfices attendus.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01265955
Contributor : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Submitted on : Monday, February 1, 2016 - 6:38:55 PM
Last modification on : Thursday, November 21, 2019 - 1:59:49 AM

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Citation

Amélie Cordier, Marie Lefevre, Pierre-Antoine Champin, Alain Mille, Olivier Georgeon, et al.. Connaissances et raisonnement sur les traces d'interaction. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, Lavoisier, 2014, 2-3, 28, pp.375-396. ⟨10.3166/ria.28.375-396⟩. ⟨hal-01265955⟩

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